生存分析涉及预测特定事件将发生的时间。它也被称为失效时间分析或死亡时间分析。例如,预测癌症患者的生存天数或预测机械系统失效的时间。 名为survival的R包用于进行生存分析。这个包包含函数 Surv(),它将输入数据作为 R 公式,并在所选变量中创建一个生存对象以进行分析。然后我们使用函数 survfit() 来创建分析图。
如果你的分类变量是多个组别的(常见的都是两组比较的),会自动画出多条生存曲线。如果你有多个分类自变量,会自动画出所有组合的生存曲线。 使用colon数据集,其中time是时间,status是生存状态,1为发生终点事件,0为删失,rx是治疗方式,有三种:observation、Levamisole、Levamisole+5-FU,obstruct是肿瘤是否阻塞结肠,有为1,...
只需要记住三个函数: Surv:用于创建生存数据对象 survfit:创建KM生存曲线或是Cox调整生存曲线 survdiff:用于不同组的统计检验 我们先来举个栗子。 对于上面的数据,我们用下面的代码做生存分析! library(survival) my.surv <- surv(os_months,os_status=""> ##这个生存对象是看看病人的总生存期与死亡状态的关系...
kmfit1 <->## 直接对生存对象拟合生存函数 summary(kmfit1) plot(kmfit1)##画出生存曲线 survdiff(my.surv~type, data=dat)### 根据生存对象再加上一个分组因子来拟合生存函数,并且比较不同因子分组的生存效果。 TCGA数据里面的生存分析例子 然而,我们已经知道了生存分析,是随着时间的流逝,死亡率是如何增加...
R语言生存分析可视化 survminer是专门用来进行生存分析可视化的R包,主要函数如下: 生存曲线 ggsurvplot(): arrange_ggsurvplots(): ggsurvevents(): surv_summary(): surv_cutpoint(): pairwise_survdiff(): Cox模型的诊断 ggcoxzph(): ggcoxdiagnostics():...
之前写过生存分析的数学相关基础知识,这次直接使用R语言进行生存分析的实战演练。 1. 生存分析 install.packages(c("survival", "survminer")) # Load the packages library("survival") library("survminer") 1. 2. 3. 4. 导入示例需要的数据 # Example data sets ...
可靠性分析 持续时间分析 事件历史分析 事件发生时间分析 肺数据集 数据包含来自北中部癌症治疗组的晚期肺癌患者。今天我们将用来演示方法的一些变量包括 时间:以天为单位的生存时间 状态:审查状态1 =审查,2 =失效 性别:男= 1女= 2 什么是审查? RICH JT,NEELY JG,PANIELLO RC,VOELKER CCJ,NUSSENBAUM B,WANG...
1. 处理后的数据如下: 一列时间,一列生存状态,如果样本的状态是“Dead”,生存分析时候用死亡时间;同样的,如果样本状态是"Alive",那就用最后随访的时间。Alive为0,Dead为1。一列根据基因表达值高低分为2组。 二.绘图 绘图我们用survival包中的survfit函数,该包是用于生存分析的包。这里简单提一下生存分析里面的...
分析:p=0.43>0.05因此两条生存曲线分布无显著性差异 非参数法——survdiff()函数 survdiff(formula, data, subset, rho) 参数解释:formula:形如Surv(time, status)~predictors;data是数据在R中的名字,subset可以对数据进行筛选。rho数量参数用以指定检验类型,0为log-rank法或Mantel-Haenszel法,1为Wilcoxon法,默认...
survminer是专门用来进行生存分析可视化的R包,主要函数如下: 生存曲线 ggsurvplot(): arrange_ggsurvplots(): ggsurvevents(): surv_summary(): surv_cutpoint(): pairwise_survdiff(): Cox模型的诊断 ggcoxzph(): ggcoxdiagnostics(): ggcoxfunctional(): Cox模型总汇总 ggforest(): ggcoxadjustedcurves()...